GNN推荐系统线上推理：有哪些轻量级框架可选？

团队在构建基于GNN的推荐系统，面临线上实时推理的挑战，需要快速为每个用户构建局部图并进行推理。现有的MLOps工具链对GNN的消息传递机制支持不足，部署笨重。那么，是否存在更轻量级的GNN推理框架呢？

问题分析：

传统的深度学习推理框架，如TensorFlow Serving、TorchServe等，主要针对静态图或计算图相对固定的模型。GNN的推理，特别是涉及到用户交互历史的推荐场景，需要动态构建图结构，这给传统框架带来了挑战。

轻量级GNN推理框架选型：

以下是一些可能适合的轻量级GNN推理框架，以及它们的特点：

• DGL (Deep Graph Library): DGL本身是一个用于构建GNN模型的框架，但也提供了推理能力。DGL支持异构图，可以方便地处理用户-物品等多种节点和边类型。DGL的优势在于灵活性高，可以自定义消息传递函数，但可能需要更多的开发工作。DGL backend 可以选择 Tensorflow, Pytorch 和 MXNet。
• GraphBolt: Pytorch生态下的一个GNN数据加载和mini-batch采样的库，可以加速GNN训练和推理过程。GraphBolt提供了多种采样算法，例如，可以使用它在用户的交互历史中进行高效的邻居采样，从而构建局部图。
• MindSpore Graph Engine (MGE): 华为开源的MindSpore框架中的图引擎，专门针对图计算场景进行了优化。MGE支持动态图，并提供了高效的图算子。如果你的团队已经在使用MindSpore，那么MGE可能是一个不错的选择。
• Euler: 阿里开源的分布式图计算引擎，侧重于大规模图数据的处理和分析。Euler提供了高效的图存储和计算能力，适合处理海量用户行为数据。但Euler的部署和维护可能相对复杂。

选型建议：

在选择GNN推理框架时，需要考虑以下因素：

• 性能： 框架的推理速度、内存占用等性能指标。
• 易用性： 框架的API是否易于使用，文档是否完善。
• 灵活性： 框架是否支持自定义图结构和消息传递函数。
• 部署难度： 框架的部署和维护是否简单。
• 社区支持： 框架是否有活跃的社区支持，遇到问题是否容易找到解决方案。

建议团队对上述框架进行benchmark测试，根据实际需求和资源情况选择最合适的框架。

一些额外的考虑：

• 图数据库： 可以考虑使用图数据库（如Neo4j、JanusGraph）来存储用户交互历史数据，并利用图数据库的查询能力来构建局部图。
• 模型量化： 对GNN模型进行量化，可以减小模型大小，提高推理速度。
• 异构计算： 使用GPU或专门的图计算加速器来加速GNN推理。

希望以上信息能帮助你选择合适的GNN推理框架。